L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1619
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Bonjour ! je suis trader depuis environ 11 ans maintenant, je trade manuellement sur Gunn, mais je me suis aussi mis aux réseaux neuronaux. J'ai résolu ce problème ! Je veux juste vous aider, vous avez une mauvaise approche des affaires. Je jure devant Dieu que ce n'est pas une blague, voici l'auteur de cet article, où j'ai trouvé la réponse à toutes mes questions, il a juste eu une erreur dans le code avec le conseiller et le script, j'ai tout réécrit et je négocie depuis presque un an sur toutes les paires de devises et les délais, je n'essaie pas moins de 15 minutes. Le programme vous donne une prévision de prix, combien de pips le prix va aller et où. https://www.mql5.com/ru/articles/830 ... Tout fonctionne, vous devez juste réécrire le code, il y a une erreur. Je ne vends rien et je ne fais aucune publicité, je viens simplement lire vos messages tous les jours, je veux vous aider de toutes les manières possibles.
Il y a des types de gauche dans un fil de discussion aussi respecté. Tu crois ?
Oui, les skins ne sont pas sérieux, je propose qu'on essaie les indicateurs, le mien est presque prêt...
*** vous serez à la hauteur ailleurs....
Je suis définitivement redondant dans cet estimable fil de discussion ;))
Vous êtes un vrai idiot. Regardez mon nom. Mon nom est Mikhail et mon nom de famille est complètement différent. Ne pas faire de conneries....
C'est un pseudonyme, un clone de Yura Reshetov.
Les vendeurs affichent le nom et le prénom réels dans leurs passeports.
Que vendMihail Marchukajtes? Aucun signal sur le réel ou les hiboux. Mais il fait constamment de la publicité pour Reshetov, qui est "mort" ou plutôt réincarné en Misha, chaque post mentionne le produit futile de Yuri et publie de nouvelles versions de ses tours. Il y a un dicton "Si quelque chose ressemble à un canard, c'est un canard", donc je prétends que Misha = Jura. C'est la folle façon qu'a Yura de se promouvoir.
Et c'est pourquoi il n'y a pas de flux vidéo, et même s'il y a un flux vidéo, il ne montrera pas son visage, on sait pourquoi, parce qu'il sait comment est Yury.
C'est un pseudonyme, un clone de Yura Reshetov.
Que vend Mihail Marchukajtes? Aucun signal sur le réel ou les hiboux. Je suis sûr qu'il n'y a pas de retrait d'argent du site à ce nom, mais il fait constamment de la publicité pour Reshetov pour une raison quelconque, qui est en quelque sorte "mort", ou plutôt réincarné en Misha, dans chaque post mentionne Yuri lapontovuyu fake, sort de nouvelles versions de ses tours. Il y a un dicton "Si quelque chose ressemble à un canard, c'est un canard", donc je prétends que Misha = Jura. C'est la folle façon qu'a Yura de se promouvoir.
Et c'est pourquoi il n'y a pas de flux vidéo et même s'il y en a un, ce sera sans son visage - on sait pourquoi, parce que son visage est connu.
La mémoire de Reshetov ne doit pas être insultée par une comparaison aussi stupide.
Au fait, ce que je n'aime pas dans le boosting, c'est que la profondeur d'arbre recommandée est de 7-10.
Par exemple, si nous avons 100 prédicteurs, et que la division commence également au milieu de chaque prédicteur. Il est très probable que nous ayons 7 prédicteurs différents répartis au milieu. Peut-être qu'un ou deux se diviseront en un quart, probablement moins.
Ou bien, dans les algorithmes de boosting, l'algorithme ne fonctionne pas par demi-division, mais par petits morceaux ? Quelqu'un le sait-il ?
Et qui utilise quelle profondeur d'arbre ?
J'ai étudié CatBoost, donc je vais en parler.
La profondeur des arbres est recommandée de 4 à 6 fentes. C'est la profondeur que j'essaie en général.
Le prédicteur est divisé en trois algorithmes différents parmi lesquels vous pouvez choisir. Une "grille" est créée.
Les résultats du fractionnement sont intéressants à tirer et à voir par soi-même. Comment AlgLib divise-t-il les prédicteurs en parts égales lors de la construction de l'arbre pour la forêt ?
Ciblez la vôtre, n'importe laquelle... Je suis un peu déchiré ....
Les clusters ne sont nécessaires que dans un seul but :
Ici, nous avons trouvé les HT sur les nouveaux tests, et les avons acceptés comme bons...
Maintenant, sur les nouvelles données, nous devons trouver ce TX pour lui appliquer le modèle, puisque le modèle ne fonctionne bien que sur les HT, et comment le reconnaître sur les nouvelles données ? comme une option par le numéro de cluster.
Qu'est-ce que nous introduisons pour le clustering - tous les prédicteurs de l'échantillon ou quoi ?
Il n'y a pas de hasard. Le meilleur partitionnement disponible de chaque prédicteur est sélectionné. Il y a un caractère aléatoire dans la forêt lorsque chaque arbre n'est pas alimenté par tous les prédicteurs, mais par exemple par la moitié des prédicteurs choisis au hasard.
Il apprend une fois. Il n'y a pas de recyclage. Pour les arbres/forêts, il ne semble pas y avoir de réapprentissage du tout, probablement parce que le réapprentissage est plutôt rapide.
Et pourquoi la grille ? Les arbres ont des nœuds et des feuilles.
La sélection se fera par partitionnement linéaire, et je fais une sorte de sélection discrète par une fonction non lisse, si cela a un sens.
L'idée n'est pas de faire le réentraînement, mais qu'il est préférable que les prédicteurs se renforcent mutuellement sans être fortement corrélés entre eux, ce qui ne peut être établi avec l'échantillonnage partitionné.
La grille de partition des prédicteurs, ce n'est pas la NS.